JP2008503713A

JP2008503713A - １または複数の物理パラメータの監視方法及び同監視方法を用いた燃料電池

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Publication number: JP2008503713A
Application number: JP2007516009A
Authority: JP
Inventors: カリームベンチェイリーフ; レイヴァンサーンル
Original assignee: ルノー・エス・アー・エス
Priority date: 2004-06-21
Filing date: 2005-05-12
Publication date: 2008-02-07
Anticipated expiration: 2025-05-12
Also published as: FR2871949B1; FR2871949A1; WO2006005858A1; JP4912297B2

Abstract

本発明は、燃料電池のような、物理システム（１）の作用に関連する基本的な物理パラメータ（Θ_１０）の監視方法に特に関する。本発明の監視方法は、基本的な物理パラメータ（Θ_１０）と結びついた、複数の物理パラメータ（Θ_ｃ、Θ_ｒ、Θ_ａ）を表す測定値（Ｔｃ、Ｔｒ、Ｔａ）の集合を得るための計測作業と、測定値の分散を表す分散の量を作ることを含む解析作業と、分散の量の値を、動的物理システムの正常な作用に対して定義された閾値と比較することを含む検査作業と、分散の量が閾値を超える場合には、異常であると判断することを含む診断作業と、異常である場合に、測定値のうちで、分散の量の値に最も大きく寄与するものを識別して排除することを浄化作業とを含む。

Description

本発明は、全般的に、動的システムの制御技術に関する。

より正確には、本発明の主要な観点によれば、動的物理システムの少なくとも１つの作用を特に表す、少なくとも１つの基本的な物理パラメータの監視方法に関し、この監視方法は、計測作業を含む。

多くの動的物理システムは、その内部状態を完全に知ることに基づいて、有効、確実に制御することはできず、この内部状態は、直接測定可能な物理パラメータに基づいて再構成される。

しかしながら、幾つかのシステムは、直接の測定が困難または不可能なパラメータの形でしか表すことができない。

例えば、燃料電池の作動状態は、内部温度、すなわちより正確にはセルを構成する積層体の温度に極めて決定的に依存するが、この温度を直接測定することは現実的にできない。

この結果、この温度を間接的な測定手段によって推定する必要があるのみならず、さらに、例えば不完全なセンサの使用によって生じ得るような、体系的なあらゆる測定誤差を除去する必要がある。

故障の監視及び診断のための従来の方法は、測定及び制御装置に物理的冗長性を設けること、すなわち、センサと、アクチュエータと、計算機の数を増加することからなる。

この従来の方法は、概念的に極めて簡単であるという利点を有するが、その反面、製造コストと、使用する装置の嵩張りの増加をもたらすという欠点を有する。
ＵＳ５６６１７３５ＡＵＳ４７７２４４５ＡＵＳ２００２／０９１４９９Ａ１ＵＳ６５９４６２０Ｂ１

本発明は、不測の故障の識別を可能にしながら、体系的な物理的冗長性を設けることに代わる方法を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本明細書の「技術分野」に先に記載した包括的な定義に適合する、本発明の少なくとも１つの物理パラメータの監視方法は、上記計測作業は、ｍを２を超える整数として、ｍ個のセンサの集合によって、それぞれ測定可能なｍ個の、主要な上記基本的な物理パラメータと結びついた、物理パラメータを表す、対応するｍ個の測定値の集合を得ることを含み、上記監視方法は、さらに、その値が上記ｍ個の上記測定値の分散を表す、分散の量を作ることを少なくとも含む解析作業と、上記分散の量の値を、上記動的物理システムの正常な作用に対して定義された閾値と比較することを含む検査作業と、上記分散の量が上記閾値を超える場合には、異常であると判断することを含む診断作業と、異常である場合に、上記ｍ個の上記測定値のうちで、上記分散の量の値に最も大きく寄与するものを識別して排除することを少なくとも含む浄化作業を含む、ことを特徴とする。

本発明の第１の実施の形態によれば、上記解析作業は、重み付けマトリックスと、構成要素として上記測定値を有する測定値ベクトルとの積として定義される、留数ベクトルの決定を含み、上記重み付けマトリックスは、単位に等しいノルムを有し、上記留数ベクトルの各構成要素は、上記重み付けマトリックスの、平均値がゼロである重み付け係数による重み付けによって得られた、上記測定値の対応する線形結合から構成され、上記分散の量は、上記留数ベクトルのノルムによって構成される。

本発明の第２の実施の形態によれば、上記解析作業は、上記分散の量として、上記測定値の平均値に対する、ｍ個の上記測定値の集合の、全体的なタイプの偏差の決定を含む。

本発明の第２の観点によれば、本発明は、アノードと、カソードと、冷却回路とを含む燃料電池に関し、上記燃料電池は、それぞれ第１と、第２と、第３の温度測定値を発生し、それぞれ上記カソードと、上記冷却回路と、上記アノードに設けられた第１と、第２と、第３の温度センサを含み、上記燃料電池は、上記燃料電池の内部温度を推定するために、上記第１と、上記第２と、上記第３の温度測定値に対して、上述の実施の形態のいずれか１つ方法を実行するのに適した、データ処理回路をさらに含むことを特徴とする。

本発明のその他の特徴及び利点は、本発明の方法を適用する燃料電池を示す略図である唯一の添付図面を参照して、参考として、非限定的に行う以下の説明によって明らかとなるであろう。

先に述べたように、本発明は、動的物理システムの作用に結びついた基本的な１または複数の物理パラメータの監視方法に特に関し、これらのパラメータは、このシステムの機能を表し、従って誤って用いられたときにシステムに影響を及ぼしやすい。

本発明の方法を、燃料電池の内部温度Θ_１０の監視に適用する場合について説明する。この内部温度Θ_１０は、燃料電池１によって構成される動的システムの基本的な物理パラメータを構成する。

このような燃料電池は、周知のように、セルの積層体１０と、圧縮空気４１を供給されるカソード１１と、改質装置４３から水素を供給されるアノード１３と、冷却回路１２を含む。

燃料電池の内部温度Θ_１０、すなわちセルの積層体１０の温度を直接測定することに代えて、本発明は、３つのセンサ２１〜２３を用いて、それぞれ物理パラメータである３つの温度Θ_ｃ、Θ_ｒ、Θ_ａを表す、対応する３つの測定値Ｔｃ、Ｔｒ、Ｔａを得ることを提案する。３つの温度Θ_ｃ、Θ_ｒ、Θ_ａは、それぞれ、カソード１１へ供給されるガスと、冷却回路１２の出口の液体と、アノード１３へ供給されるガスの温度である。

このように提案するのは、それらの物理的近さと、それらの接続と、それら相互間の流量の交換とを考慮すると、積層体１０と、カソード１１と、冷却回路１２と、アノード１３は、必然的に互いに関連付けされた、それぞれの温度Θ_１０、Θ_ｃ、Θ_ｒ、Θ_ａを有するからである。

本発明の燃料電池は、温度の測定値Ｔｃ、Ｔｒ、Ｔａを受け、出力として燃料電池１の内部温度Θ_１０の推定値を表す量Ｔ１０を発生するのに適した、データ処理回路３を有する。

量Ｔ１０は、温度の測定値Ｔｃ、Ｔｒ、Ｔａが充分な信頼度を有するなら、測定値Ｔｃ、Ｔｒ、Ｔａの線形結合、または適当なあらゆるその他の関数によって構成可能である。

本発明の重要な部分は、この信頼度を適正に評価し、測定値Ｔｃ、Ｔｒ、Ｔａの間のあらゆる疑わしい測定値を排除することからなる。

このため、本発明の物理パラメータの監視方法は、先ず第１に、データ処理回路３の中に、その値が様々な、温度の測定値Ｔｃ、Ｔｒ、Ｔａの分散を表す、分散の量を計算することからなる解析作業を含む。

以下に説明する第１の実施の形態においてはＳと記し、同じく以下に説明する第２の実施の形態においてはσと記す分散の量は、３つの測定値Ｔｃ、Ｔｒ、Ｔａが互いに近接しないほど、明らかに高い値を持つ。

次いで、本発明の物理パラメータの監視方法は、分散の量の値Ｓまたはσを、Ｓ_{ｓｅｕｉｌ}またはσ_{ｓｅｕｉｌ}と記す、対応する閾値と比較することからなる検査作業を含む。この閾値は、燃料電池１を構成する動的システムの正常な動作に対して定義される。

次いで、本発明の物理パラメータの監視方法は、閾値Ｓ_{ｓｅｕｉｌ}またはσ_{ｓｅｕｉｌ}を、対応する分散の量Ｓまたはσが超えた場合には、異常であると決定することからなる診断作業を含む。

最後に、本発明の物理パラメータの監視方法は異常である場合に実行され、分散の量の値Ｓまたはσに最も強く寄与する測定値Ｔｃ、Ｔｒ、Ｔａを特定し、それを排除することからなる浄化作業を含む。

この場合、データ処理回路３は、排除された測定値Ｔｃ、ＴｒまたはＴａをもはや考慮に入れないように、温度Θ_１０の標準推定アルゴリズムを変更する。

本発明の第１の実施の形態においては、ｎ個の変数を測定するためにｍ個のセンサを使用するとして（ここにｍは、ｎの倍数の整数である。）：
− 時間ｔに依存し、構成要素として上記の測定値Ｔｃ、Ｔｒ、Ｔａを有する測定値ベクトルｙ；
− 時間ｔに依存する、状態変数ｘ；
− 時間ｔに依存する、故障ベクトルｆ（未知であるが、故障がないときにはゼロに等しい）；
− 計装ベクトルＣ；
を定義する。

時間ｔに対する依存性の明示の有無にかかわらず、これらの量は、関係式：

によって互いに結ばれる。

他方では、

ここに、

は、次元ｍ〜ｎの恒等マトリックス、
のような、重み付けマトリックスＶを定義する。

センサ２１〜２３のような３つのセンサの場合には、ベクトルｙ、Ｃ、Ｖは：

である。

解析作業は、時間ｔの関数であり、重み付けマトリックスＶと測定値ベクトルｙの積Ｖ・ｙとして定義される留数ベクトルｒの決定を含む。

従って、留数ベクトルｒは、次式：

によって与えられる。すなわち、ここでは２個である留数ベクトルｒの各構成要素は、測定値Ｔｃ、Ｔｒ、Ｔａの、重み付けマトリックスＶの、平均値がゼロである重み付け係数による重み付けによって得られた、Ｔｃ、Ｔｒ、Ｔａのような測定値の対応する線形結合によって構成される。

この場合、分散Ｓの量は、留数ベクトルｒのノルムによって構成される。すなわち：

もし、分散Ｓの量が、燃料電池１を構成する動的システムの正常な動作に対して定義された閾値Ｓ_{ｓｅｕｉｌ}に相当する閾値を超えるなら、不良な測定値を排除することを可能にする浄化作業へ続く。

このため、浄化作業は、先ず第１に、各測定値について、重み付けマトリックスの転置マトリックスＶ^τから導かれるベクトル

と留数ベクトルｒの積として定義され、その測定値に関する、ｒ_{Ｃａｔｈｏｄｅ}（ｒ_カソード）、ｒ_{ｒｅｆｒｏｉｄｉｓｓｅｍｅｎｔ}（ｒ_冷却回路）、ｒ_{Ａｎｏｄｅ}（ｒ_アノード）に相当するスカラー留数の決定を含む。この場合、この作業は：

に導く。

次に、絶対値が最も大きいスカラー留数に該当する測定値を排除する浄化作業が続く。

換言すれば、もし：

であれば、センサ２１は、不良とみなされ、測定値Ｔｃは排除される。

もし：

であれば、センサ２２は、不良とみなされ、測定値Ｔｒは排除される。

また、もし：

であれば、センサ２３は、不良とみなされ、測定値Ｔａは排除される。

本発明の第２の実施の形態においては、ｎ個の変数を測定するためにｍ個のセンサを使用するとして（ここにｍは、ｎの倍数の整数である。）、平均測定値を定義し、この場合：

のような平均温度／Ｔを定義する。（オーバーバーの代わりに／を使用する。以下同じ。）
解析作業は、分散の量として、これらの測定値の平均値／Ｔに対する、ｍ個の測定値Ｔｃ、Ｔｒ、Ｔａの集合の、全体的なタイプの偏差σ、すなわち

の決定を含む。

もし、分散の量が、燃料電池１を構成する動的システムの正常な動作に対して定義された閾値に相当する閾値を超えるなら、すなわち、

であれば、浄化作業は、各測定値について、平均値に対する、この測定に特有なタイプの偏差、すなわち下記の特有なタイプの偏差：

の決定を含む。

最後に、特有なタイプの偏差が最も大きい測定値を排除するために浄化作業が実行される。

換言すれば、もし：

もし：

また、もし：

Claims

動的物理システム（１）の少なくとも１つの作用を特に表す、少なくとも１つの基本的な物理パラメータ（Θ_１０）の監視方法であって、上記監視方法は計測作業を含む、少なくとも１つの物理パラメータの監視方法において、
上記計測作業は、ｍを２を超える整数として、ｍ個のセンサ（２１〜２３）の集合によって、それぞれ測定可能なｍ個の、主要な上記基本的な物理パラメータ（Θ_１０）と結びついた、物理パラメータ（Θ_ｃ、Θ_ｒ、Θ_ａ）を表す、対応するｍ個の測定値（Ｔｃ、Ｔｒ、Ｔａ）の集合を得ることを含み、
上記監視方法は、さらに、その値が上記ｍ個の上記測定値（Ｔｃ、Ｔｒ、Ｔａ）の分散を表す、分散の量（Ｓ、σ）を作ることを少なくとも含む解析作業と、上記分散の量（Ｓ、σ）の値を、上記動的物理システム（１）の正常な作用に対して定義された閾値（Ｓ_{ｓｅｕｉｌ}、σ_{ｓｅｕｉｌ}）と比較することを含む検査作業と、上記分散の量（Ｓ、σ）が上記閾値（Ｓ_{ｓｅｕｉｌ}、σ_{ｓｅｕｉｌ}）を超える場合には、異常であると判断することを含む診断作業と、異常である場合に、上記ｍ個の上記測定値（Ｔｃ、Ｔｒ、Ｔａ）のうちで、上記分散の量（Ｓ、σ）の値に最も大きく寄与するものを識別して排除することを少なくとも含む浄化作業を含む、
ことを特徴とする、少なくとも１つの物理パラメータの監視方法。
上記解析作業は、重み付けマトリックス（Ｖ）と、構成要素として上記測定値（Ｔｃ、Ｔｒ、Ｔａ）を有する測定値ベクトル（ｙ）との積（Ｖ・ｙ）として定義される、留数ベクトル（ｒ）の決定を含み、上記重み付けマトリックス（Ｖ）は、単位に等しいノルム（Ｖ・Ｖ^τ）を有し、上記留数ベクトル（ｒ）の各構成要素は、上記重み付けマトリックス（Ｖ）の、平均値がゼロである重み付け係数による重み付けによって得られた、上記測定値（Ｔｃ、Ｔｒ、Ｔａ）の対応する線形結合から構成され、上記分散の量（Ｓ）は、上記留数ベクトル（ｒ）のノルム（ｒ・ｒ^τ）によって構成されることを特徴とする、請求項１に記載の、少なくとも１つの物理パラメータの監視方法。
上記浄化作業は、各上記測定値について、上記留数ベクトル（ｒ）の、上記重み付けマトリックスの転置マトリックス（Ｖ^τ）から導かれるベクトル（Ｖｉ^Ｔ）との積（Ｖｉ^τ・ｒ）として定義され、上記測定値に相対的な、対応するスカラー留数（ｒ_{Ｃａｔｈｏｄｅ}、ｒ_{ｒｅｆｒｏｉｄｉｓｓｅｍｅｎｔ}、ｒ_{Ａｎｏｄｅ}）の決定を含み、上記浄化作業は、異常である場合に、その絶対値がもっとも大きい上記スカラー留数（ｒ_{Ｃａｔｈｏｄｅ}、ｒ_{ｒｅｆｒｏｉｄｉｓｓｅｍｅｎｔ}、ｒ_{Ａｎｏｄｅ}）に該当する上記測定値を排除することによって実行される、ことを特徴とする、請求項２に記載の、少なくとも１つの物理パラメータの監視方法。
上記解析作業は、上記分散の量（σ）として、上記測定値の平均値（／Ｔ）に対する、ｍ個の上記測定値（Ｔｃ、Ｔｒ、Ｔａ）の集合の、全体的なタイプの偏差の決定を含むことを特徴とする、請求項１に記載の、少なくとも１つの物理パラメータの監視方法。
上記浄化作業は、各上記測定値について、上記測定値の上記平均値（／Ｔ）に対する、上記測定値に特有なタイプの偏差（σ_{Ｃａｔｈｏｄｅ}、σ_{ｒｅｆｒｏｉｄｉｓｓｅｍｅｎｔ}、σ_{Ａｎｏｄｅ}）の決定を含み、異常である場合に、上記特有なタイプの上記偏差（σ_{Ｃａｔｈｏｄｅ}、σ_{ｒｅｆｒｏｉｄｉｓｓｅｍｅｎｔ}、σ_{Ａｎｏｄｅ}）が最も大きい上記測定値を排除するために上記浄化作業が実行されることを特徴とする、請求項４に記載の、少なくとも１つの物理パラメータの監視方法。
アノード（１３）と、カソード（１１）と、冷却回路（１２）とを含む燃料電池（１）において、それぞれ第１と、第２と、第３の温度測定値（Ｔｃ、Ｔｒ、Ｔａ）を発生し、それぞれ上記カソード（１１）と、上記冷却回路（１２）と、上記アノード（１３）に設けられた第１と、第２と、第３の温度センサ（２１〜２３）を含み、上記燃料電池は、上記燃料電池（１）の内部温度（Θ_１０）を推定するために、上記第１と、上記第２と、上記第３の温度測定値（Ｔｃ、Ｔｒ、Ｔａ）に対して、請求項１〜５のいずれか１つに記載の、少なくとも１つの物理パラメータの監視方法を実行するのに適した、データ処理回路（３）をさらに含むことを特徴とする、燃料電池。